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Molmo2-O-7B
allenai · licenza aperta · uscito il 14 dic 2025
Dove usarlo gratis
- Eseguilo in un comando con whichllm (gratis, open source):
uvx whichllm@latest plan "Molmo2-O-7B"mostra la GPU necessaria,uvx whichllm@latest run "Molmo2-O-7B gguf"la scarica e avvia una chat - Scaricalo e usalo a casa: pesi ufficiali · file GGUF per Ollama e LM Studio
Ancora nessun voto su Arena
Arena non ha votato questo modello. È in elenco perché è un modello piccolo molto diffuso nella pagina Hugging Face ufficiale del suo laboratorio (26K download al mese).
Velocità sull'hardware più diffuso
| Hardware | Memoria GPU | Ci sta? | Velocità |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 12 GB | 12 GB | Non entra | — |
| RTX 4060 Ti 16 GB | 16 GB | Non entra | — |
| RTX 3090 | 24 GB | Entra nella GPU | 32 tok/s |
| RTX 4090 | 24 GB | Entra nella GPU | 35 tok/s |
| RTX 5090 | 32 GB | Entra nella GPU | 60 tok/s |
| RX 7900 XTX | 24 GB | Entra nella GPU | 33 tok/s |
| 2 × RTX 3090 | 48 GB | Entra nella GPU | 31 tok/s |
| 4 × RTX 3090 | 96 GB | Entra nella GPU | 30 tok/s |
| Mac M4 Max 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 18 tok/s |
| Ryzen AI Max+ 395 128 GB | 96 GB | Entra nella GPU | 9.0 tok/s |
| 8 × H100 SXM | 640 GB | Entra nella GPU | 88 tok/s |
Stima a 4 bit con contesto da 32K e 64 GB di DDR5 per lo scarico in RAM. Velocità ≈ banda di memoria × 78% ÷ dati letti per token, più un costo fisso per token, calibrata su 44 test reali con llama.cpp; errore tipico di circa ±10%. Confronta tutte le GPU.
Memoria GPU necessaria
| Livello | Contesto da 8K | Contesto da 32K | Qualità rispetto al modello completo |
|---|---|---|---|
| Q3_K_M | 8.8 GB | 22 GB | +10.5% perdita evidente |
| Q4_K_M | 9.6 GB | 23 GB | +2.8% piccola perdita |
| Q5_K_M | 10 GB | 23 GB | +0.9% perdita minima |
| Q6_K | 11 GB | 24 GB | +0.3% quasi senza perdita |
| Q8_0 | 13 GB | 26 GB | ≈ 0% uguale al completo |
| F16 | 20 GB | 33 GB | ≈ 0% uguale al completo |
Pesi + cache del contesto (dall'architettura del modello) + runtime. Qualità: aumento di perplexity rispetto al modello completo, dai test con llama.cpp, scalato in base alla dimensione del modello. Simula la tua configurazione.
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